煤气混合过程的智能解耦控制算法及应用

摘要

针对煤气混合过程具有强耦合、强干扰、非线性等特点,提出一种将模糊控制、前馈解耦思想和神经网络理论结合的智能解耦控制算法.模糊控制器和解耦网络分开设计,解耦由神经网络实现,利用简化的学习算法,根据系统输出误差在线调整网络权值,从而实现静态和动态解耦;并采用模糊专家控制对解耦后的各单变量进行控制.最后介绍了算法在某钢铁企业加压站和焦炉集气管两个煤气混合过程中的具体应用,应用效果表明了该算法的有效性.